Claude Fable 5 vs GPT-5.6 Luna
Wählen Sie zwei Modelle aus, um ihre Coding-Leistung, Preise und Funktionen zu vergleichen.
Wichtigste Vergleichspunkte
| Metrik | Claude Fable 5 | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Coding Index | 114.18 | 104.63 |
| Coding-Leistungsgruppe | S | A |
| Eingabepreis | $10/1M | $0.2/1M |
| Ausgabepreis | $50/1M | $1.2/1M |
| Kontextfenster | 1M | 1.05M |
Coding Index
Coding Index · Referenzbasis: 100
Abstand der gerundeten Indizes: 9.55
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Urteil
Die Modelle haben unterschiedliche redaktionelle Gruppen. Der Index ergänzt die Bewertung und sagt nicht die Leistung bei jeder Entwicklungsaufgabe voraus.
Vergleich von Stärken und Einsatzbereichen
Claude Fable 5 Tier S
- •Komplexe Architektur
- •Multi-File-Refactoring
- •Claude Code
- •Code-Review
- •Höchste Coding-Benchmark-Punktzahl
- •Adaptives Reasoning mit Opus-Fallback
- •Architekturdesign der Spitzenklasse
- •Ideal für komplexe Coding-Aufgaben
GPT-5.6 Luna Tier A
- •Real-time completions
- •High-volume inline suggestions
- •Cost-sensitive workflows
- •Copilot autocomplete
- •Fast, low-latency code completions
- •Strong quality at a lightweight price point
- •Great for high-volume inline suggestions
- •Excellent cost efficiency for everyday coding
Claude Fable 5
Testbelege und Rankingmethode · Claude Fable 5
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Claude Code · max: 44.55% · 95% CI ± 3.85%
Artificial Analysis · Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 84.64% · SciCode: 61.00%
LiveBench · 2026-06-25 · claude-fable-5-max-effort
Coding: 85.99% · Agentic Coding: 62.17%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
GPT-5.6 Luna
Testbelege und Rankingmethode · GPT-5.6 Luna
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 17.27% · 95% CI ± 2.85%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 80.90% · SciCode: 53.59%
LiveBench · 2026-06-25 · gpt-5.6-luna-max
Coding: 82.91% · Agentic Coding: 48.43%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
API-Kostenschätzung
1M input + 200K output (USD):
Claude Fable 5: $20.0000
GPT-5.6 Luna: $0.4400
Schätzung für den angezeigten Anbieter und Zeitraum; DeepSeek nutzt Spitzenpreise. Ohne Cache-Rabatte, Werkzeuggebühren, Langkontextstaffeln und nicht erfasste zusätzliche Tokens.
Häufig gestellte Fragen
Welches Modell eignet sich besser zum Programmieren: Claude Fable 5 oder GPT-5.6 Luna?
Claude Fable 5 hat in der ausgewählten gemeinsamen Referenzkonfiguration einen höheren Referenzindex als GPT-5.6 Luna (114.18 gegenüber 104.63, 9.55 Punkte Unterschied). Das belegt für sich genommen keine allgemeine Überlegenheit beim Programmieren. Redaktionelle Gruppen: Claude Fable 5 = S; GPT-5.6 Luna = A. Dies sind getrennte redaktionelle Bewertungen und keine verlässliche Reihenfolge innerhalb einer Gruppe.
Wie vergleichen sich die API-Preise von Claude Fable 5 und GPT-5.6 Luna?
Claude Fable 5: $10/1M input, $50/1M output (OpenRouter-Preis); GPT-5.6 Luna: $0.2/1M input, $1.2/1M output (OpenRouter-Preis). 1M input + 200K output (USD): $20.0000 vs $0.4400.
Wie groß sind die Kontextfenster von Claude Fable 5 und GPT-5.6 Luna?
Claude Fable 5 bietet 1,000,000 Tokens, GPT-5.6 Luna bietet 1,050,000 Tokens.